論文の概要: Decision-making of Emergent Incident based on P-MADDPG
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12673v1
- Date: Sat, 19 Mar 2022 09:48:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-27 05:41:59.003919
- Title: Decision-making of Emergent Incident based on P-MADDPG
- Title（参考訳）: P-MADDPGに基づく創発的事象の意思決定
- Authors: Yibo Guo, Lishuo Hou, Mingxin Li, Yue Yuan, Shun Liu, Jingyi Xue,
Yafang Han, Mingliang Xu
- Abstract要約: 本稿では,緊急時の緊急意思決定問題を解決するために,P-MADDPGアルゴリズムを提案する。
P-MADDPGアルゴリズムは,異なるサイズのシナリオにおいて,他のアルゴリズムよりも早く,よりよく収束することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.902549412730824
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, human casualties and damage to resources caused by emergent
incidents have become a serious problem worldwide. In this paper, we model the
emergency decision-making problem and use Multi-agent System (MAS) to solve the
problem that the decision speed cannot keep up with the spreading speed. MAS
can play an important role in the automated execution of these tasks to reduce
mission completion time. In this paper, we propose a P-MADDPG algorithm to
solve the emergency decision-making problem of emergent incidents, which
predicts the nodes where an incident may occur in the next time by GRU model
and makes decisions before the incident occurs, thus solving the problem that
the decision speed cannot keep up with the spreading speed. A simulation
environment was established for realistic scenarios, and three scenarios were
selected to test the performance of P-MADDPG in emergency decision-making
problems for emergent incidents: unmanned storage, factory assembly line, and
civil airport baggage transportation. Simulation results using the P-MADDPG
algorithm are compared with the greedy algorithm and the MADDPG algorithm, and
the final experimental results show that the P-MADDPG algorithm converges
faster and better than the other algorithms in scenarios of different sizes.
This shows that the P-MADDP algorithm is effective for emergency
decision-making in emergent incident.
- Abstract（参考訳）: 近年,突発的な事故による人的被害や資源被害が世界中で深刻な問題となっている。
本稿では、緊急意思決定問題をモデル化し、マルチエージェントシステム(MAS)を用いて、決定速度が拡散速度に追従できないという問題を解決する。
MASはミッション完了時間を短縮するためにこれらのタスクの自動実行において重要な役割を果たす。
本稿では,次回にインシデントが発生しそうなノードを gru モデルで予測し,インシデント発生前に決定する創発的インシデントの緊急意思決定問題を解決する p-maddpg アルゴリズムを提案する。
現実的なシナリオを対象としたシミュレーション環境を構築し, 緊急時の緊急意思決定問題として, 無人貯蔵, 工場組立ライン, 市民空港荷物輸送の3つのシナリオを選定した。
P-MADDPGアルゴリズムを用いたシミュレーション結果とgreedyアルゴリズムとMADDPGアルゴリズムを比較し,P-MADDPGアルゴリズムは異なるサイズのシナリオにおいて,他のアルゴリズムよりも高速に収束することを示す。
P-MADDPアルゴリズムは緊急時の緊急意思決定に有効であることを示す。
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